「MLOps をマスターするための5つの無料コース」
『無料で学ぶMLOpsのマスター方法：5つのコース』
イントロダクション
データが意思決定を推進する現代の世界では、単に機械学習（ML）モデルを作成するだけでは十分ではありません。組織はモデルを構築するだけでなく、これらのモデルを実世界のシナリオで成功裏に展開、管理、継続的に改善する必要があります。気象パターンを予測するための超スマートなシステムを構築したとしましょう。しかし、それが毎日うまく動作し、新しいデータでさらに賢くなることを確認しない限り、それは物置で埃をかぶっている強力なツールのようなものです。それがMLOpsの出番です。
MLOpsのスキルを次のレベルに引き上げて、素晴らしいモデルを現実の問題に変える方法を知りたいと思っている方に、この記事はあなたのガイドになります。簡単に理解できるようにMLOpsを解説した5つの無料コースを紹介します。機械学習の初心者からプロまで、ここにはぴったりのコースがあります。
- オリジナリティの試金石：AIが創造的所有権に挑む
- パフォーマンスの向上と最適化されたリソース使用のためのダイナミックなLoRAローディング
- 「パーソナリティをピクセルにもたらす、Inworldは自己再生AIを使用してゲームキャラクターをレベルアップさせます」
MLOpsのためのPython基礎
リンク: MLOpsのためのPython基礎
このコースでは、MLOpsの役割で成功するために必要な基本的なPythonのスキルを教えます。Pythonプログラミング言語の基礎、データ型、関数、モジュール、テスト技術について説明します。また、PandasやNumPyを使用したデータセットやその他のデータサイエンスタスクの効果的な操作方法もカバーしています。このコースでは、一連のハンズオン演習を通じて、MLOpsのワークフローの文脈でPythonを使用した実践的な経験を積むことができます。コースの終了時には、共通のMLOpsタスクを自動化するためのPythonスクリプトを書くために必要なスキルが身に付きます。
このコースは、MLOpsの分野への参入を考えている方やPythonのスキルを向上させたい経験豊富なMLOpsプロフェッショナルに最適です。
カバーされるトピック：
- データの探索
- 分類：スパムフィルタリング
- ランキング：優先インボックス
- 回帰：ページビューの予測
- 正則化：テキスト回帰
- 最適化：暗号を解読する
- PCA：マーケット指標の構築
- MDS：米国上院議員の類似性の視覚的探索
- kNN：レコメンデーションシステム
- ソーシャルグラフの分析
- モデルの比較
初心者向けMLOps
リンク: 初心者向けMLOps
Pythonの復習をしたところで、本物のことについて掘り下げる時間です！このコースは、Udemyの無料チュートリアル「初心者向けMLOps」です。このコースでは、AIモデルのライフサイクルを設計、構築、管理するためのエンドツーエンドの機械学習開発プロセスの提供方法を教えてくれます。
このコースは、経験豊富なMLOps実践者であるPrem Naraindas氏によって教えられ、数多くのハンズオン演習を含んでいます。コースの終了時には、MLOpsの基礎を理解し、それを自分の仕事に適用する能力を持つようになります。
カバーされるトピック：
- MLOps概要
- MLOpsツールとプラットフォーム
- パイプラインの作成
- モデルのトレーニング、評価、実験の自動化
- デプロイとモニタリング
- 提供
- スケーリング
- MLOpsベストプラクティス
機械学習エンジニアリングのためのプロダクション（MLOps）スペシャリゼーション
リンク： 機械学習エンジニアリングのためのプロダクション（MLOps）スペシャリゼーション
もし理論的知識から実世界の機械学習のコーディングに移行する準備ができているなら、Courseraでこの「機械学習エンジニアリングのためのプロダクション（MLOps）スペシャリゼーション」コースを受講する必要があります。この包括的なスペシャリゼーションは、以前にTensorflowの経験があり、実践的なアプリケーションとハンズオンのコーディング体験に情熱を持つプログラマーを対象としています。このコースは、PythonとTensorFlowについて十分な理解があり、MLOpsの世界に直接飛び込みたい人に最適です！
最も素晴らしい点は、このコースを deeplearning.ai の Andrew Ng、GoogleのLawrence Moroney、Robert Crowe が教えてくれるということです。
カバーされるトピック：
- プロダクションレディの機械学習システム
- データパイプラインとモデル管理のテクニック
- コンセプトドリフト
- モデルのトレーニング
- MLOpsのクラウドベースのツール
- モデルのモニタリング
- モデルの最適化
- TensorFlow Production（TFX）
MLOps | 機械学習オペレーションのスペシャリゼーション
この包括的なコースシリーズは、プログラミング知識を持ち、MLOpsを学びたい人々を対象としています。これらのコースでは、MLOpsのタスクにPythonとRustを使用する方法、生産性を向上させるためのGitHub Copilotの活用、およびAmazon SageMaker、Azure ML、MLflowのようなプラットフォームの利用方法を学びます。また、Hugging Faceを使用してLarge Language Model（LLM）を微調整し、ONNX形式で持続可能かつ効率的なバイナリ埋め込みモデルの展開方法を理解することもできます。これらのコースは、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、クラウドMLソリューションアーキテクチャ、および人工知能（AI）製品管理など、さまざまなMLOpsのキャリアパスの準備もします。
この包括的なコースシリーズは、ソフトウェア開発者、データサイエンティスト、研究者など、既存のプログラミング知識を持つ人々に最適です。
カバーされるトピック：
- マイクロソフトAzure
- ビッグデータ
- データ分析
- Pythonプログラミング
- GitHub
- 機械学習
- クラウドコンピューティング
- データ管理
- DevOps
- Amazon Web Services（Amazon AWS）
- Rustプログラミング
- MLOps
Made With ML MLOpsコース
リンク： Made with MLOps
Goku Mohandas が、エンドツーエンドの機械学習システムの作成に関する素晴らしいコースを開発しました。Made with MLは、このコースに参加している3万人以上の人々によるもっとも人気のあるGitHubリポジトリの1つです。
MLレッスンは、マシンラーニングの基礎だけでなく、モデルの展開、テスト、および本番環境での監視の詳細についてカバーしています。Gokuのレッスンでは、導入される概念の基本的なアイデアを説明し、実践的なプロジェクトベースの課題を提供し、MLOpsの役割で成功するために必要なソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを学生に身につけさせます。
カバーされるトピック：
- マシンラーニングの基礎
- エンドトゥエンドのシステム開発
- 展開戦略
- テスト手法
- モデルの監視
- 概念の直感
- 実践的なプロジェクト課題
- ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス
結論
MLOpsは急速に成長している分野であり、熟練した専門家の需要が高まっています。MLOpsをマスターすることで、新しいキャリアの機会を開拓し、現実的な影響を与えることができます。これらの5つの無料コースの助けを借りて、MLOpsエキスパートへの第一歩を踏み出しましょう。では、何を待っていますか？今日エンロールして学習を始めましょう！
マシンラーニングとMLOpsの初心者の方には、マシンラーニングをマスターするための5冊の無料の書籍もご覧いただくことをおすすめします。しかし、MLOpsに直接取り組み、1つまたは2つのコースのみを受講したい場合は、Andrew Ngによるプロダクション向けマシンラーニングエンジニアリング（MLOps）スペシャリゼーションとMade with MLOpsのコースをおすすめします。
あなたの機械学習の道程で重要な役割を果たしたコースについて興味があります。ぜひコメントでご意見を共有してください！
[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/)は、データサイエンスと医療におけるAIの応用に興味を持つ、有望なソフトウェア開発者です。Kanwalは、APAC地域のGoogleジェネレーションスカラー2022に選ばれました。Kanwalはトレンドトピックの記事執筆を通じて技術知識を共有することが大好きで、テック業界における女性の代表性向上に情熱を持って取り組んでいます。
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